Moteurs de recherche sémantiques, systèmes de recommandation personnalisés, pipelines de données intelligents et MLOps · chaque couche de votre stack de recherche, construite pour performer en production.
Du moteur de recherche au modèle fine-tuné · chaque brique est conçue pour fonctionner ensemble et s'améliorer dans le temps.
Indexation vectorielle de vos catalogues produits, bases de connaissances et contenus. Recherche hybride (vectorielle + BM25) pour des résultats pertinents dès le premier mot, même avec des fautes de frappe ou des formulations vagues.
Collaborative filtering, content-based filtering et approches hybrides pour surfacer le bon produit ou service à la bonne personne au bon moment. Intégré directement dans votre interface via API avec A/B testing automatisé.
Architecture ETL complète avec CDC (Change Data Capture), synchronisation temps réel entre vos sources de données et votre data warehouse, et couche MCP pour interroger vos données en langage naturel depuis n'importe quel outil.
Entraînement de modèles IA sur vos données propriétaires, RLHF, déploiement sur votre infrastructure ou la nôtre (GCP, AWS, Azure), monitoring continu des performances et ré-entraînement automatisé selon les dérives détectées.
De l'audit initial au déploiement en production, voici comment nous construisons et livrons votre solution.
Inventaire de vos sources de données, requêtes de recherche actuelles, métriques de conversion et modèles utilisés.
Conception des index vectoriels, du moteur de recommandation et du pipeline MLOps adapté à votre stack.
Intégration via API dans votre produit, mise en place du framework A/B testing et des métriques de pertinence.
Surveillance continue des performances, détection de drift et ré-entraînement automatisé des modèles.
Décrivez votre cas d'usage et nous vous proposerons une architecture adaptée à votre stack et à vos objectifs. Réponse sous 24h.